以十二胺为捕收剂，木薯原淀粉、取代度为0.026和0.21的羧甲基淀粉和取代度为0.0065和0.055的磷酸酯淀粉作为抑制剂，考察了赤铁矿与石英的可浮性，重点研究了基团取代度对变性淀粉抑制性能的影响.结果表明：原淀粉、取代度0.026的羧甲基淀粉和取代度0.0065的磷酸酯淀粉对赤铁矿有良好的抑制作用，而取代度0.21的羧甲基淀粉和取代度0.055的磷酸酯淀粉对赤铁矿的抑制能力较弱；原淀粉和取代度0.026的羧甲基淀粉对石英有较强抑制作用，其他3种淀粉对石英抑制能力较弱.可见，低取代度的磷酸酯淀粉，在赤铁矿阳离子反浮选脱硅中可作为较高选择性的抑制剂.Zeta电位测定结果表明，特征基团取代度相对较高的变性淀粉，与赤铁矿和石英作用后，矿物Zeta电位负值较大.变性淀粉的取代度越高，其伸展向溶液中荷负电的基团越多，使阳离子捕收剂通过静电作用吸附于矿物表面，减弱了变性淀粉的抑制能力

提出了一种新的模糊认知图分类器模型构造方法,它包括构建流程、激活函数、推理规则和学习方法等核心构件.模型利用提出的动态交叉变异算子自适应遗传进化过程,实现种群间自动调节和自动适应.仿真实验表明:本文提出的模型增强了局部随机搜索能力,加强了算法的全局收敛能力,与其他经典分类方法相比,不但性能较好,而且具有较强的抗噪能力,从而具有更强的鲁棒性

本文总结了珠光体和珠光体—铁素体球铁齿轮的齿面接触疲劳极限应力的测定结果。根据齿轮寿命试验的结果数据,采用ISO齿轮承载能力计算方法,求得可靠度为0.99的接触疲劳曲线方程,和循环基数N0=5×107时的接触疲劳极限应力σHlim:当HB=253时,σHlim=673牛/毫米2;当HB=226时,σHlim=633牛/毫米2。上述数值均高于国外同硬度的球铁齿轮或相当碳钢齿轮的数值。试验中,还测定了齿面的磨损曲线,进行了齿轮润滑状态的计算。同时采用齿面复膜和扫瞄电镜分析技术,揭示了珠光体球铁齿轮齿面破坏的两种不同方式

为研究古塔子结构的受力性能，设计制作了3件不同楼层的子结构缩尺模型试件，进行低周反复加载试验，观察试件的开裂、变形及破坏现象；建立数值模型进行计算，得到了试验荷载作用下各试件的等效塑性应变、荷载?位移曲线，将计算结果与试验结果进行对比，分析竖向压应力对古塔砌体抗震性能的影响。结果表明，特征荷载的计算值相对试验值的误差均小于21%，等效塑性应变的分布与试件开裂破坏区域一致；当竖向压力保持恒定时，随着水平荷载的增大，塔体沿砌筑缝逐渐开裂破坏，裂缝宽度亦随之增大，在塔体洞口周围的破坏更为明显，且试件残余变形增大；随着压剪比的增大，古塔砌体开裂破坏的范围减小，抗剪承载力、刚度以及耗能能力均有所提高，但延性和变形能力略有降低。研究结果为砖石古塔建筑结构损伤及抗震能力评定提供参考

第一节企业营运能力分析的目的与内容 第二节总资产营运能力分析 第三节流动资产周转速度分析 第四节固定资产利用效果分析

结合沉降和压滤实验, 对脱水性能数据进行曲线拟合获得连续网状结构形成浓度、压缩屈服应力和干涉沉降系数, 引入Usher提出的稳态浓密性能预测算法, 建立了无耙深锥浓密模型, 分析了絮凝剂单耗、底流中固相的体积分数、泥层高度等对固体通量和固体处理能力的影响规律.研究结果表明: 絮凝剂添加量对沉降区域影响大于压密区域, 20 g·t-1时浓密性能较好, 底流中固相的体积分数越大固体通量越小; 在沉降区域, 固体通量仅与浓度有关, 不受泥层高度影响; 在压密区域, 固体通量为浓度与泥层高度的方程; 模型参数范围内, 当泥层高度 < 3.5 m时, 固体处理能力为浓度与泥层高度的方程, 当泥层高度>3.5 m时, 固体处理能力与固体通量随底流中固相的体积分数变化规律一致

一、制定本课程实验大纲的依据 本大纲根据黑龙江八一农垦大学园林专业的教学计划及《美术A》教学大纲编写。 二、本课程实验教学的作用 通过本课程实验教学可以使学生学习到素描的画法,掌握素描的基本规律。增强造型能力,体积、空间的塑造能力,通过实验能够完全了解及熟练掌握设计工具的使用方法;培养观察能力,准确的表现力;了解绘画与园林学习的联系与辅助作用;掌握基本的表现技法、设计手法

研究了Co掺杂对还原氧化石墨烯(RGO)/Fe3O4复合材料结构、形貌和吸波性能的影响规律.采用一步水热法分别制备RGO/Fe3O4和Co掺杂的RGO/Fe3O4复合材料,通过扫描电子显微镜、X射线衍射仪和X射线光电子能谱分析Co掺杂对复合材料的微观形貌、相组成及表面元素价态的影响;利用矢量网络分析仪测定两种复合材料在2~18 GHz频率范围内的相对复介电常数和复磁导率,模拟计算了Co掺杂对RGO/Fe3O4复合吸波性能的影响规律.结果表明:部分Co参与了水热反应生成了CoCO3、Co3O4和Co2O3,还有部分Co以单质形式存在,其通过正负电荷吸引机制,影响Fe3+在氧化石墨烯(GO)表面的配位,使得负载在还原氧化石墨烯(RGO)表面的Fe3O4纳米颗粒部分迁移至RGO片层间;Co掺杂改善了复合材料的导电能力和磁损耗能力,使复合材料的吸波能力显著增强.反射率模拟结果表明:掺杂后与掺杂前相比,当匹配厚度d=2.00 mm时,最大反射损耗提高3.44 dB,有效吸收频带拓宽2.88 GHz;当匹配厚度d=2.50 mm时,最大反射损耗提高8.45 dB,有效吸收频带拓宽2.73 GHz.Co掺杂对RGO/Fe3O4复合材料的结构和形貌有显著影响,并有效改善复合材料的吸波性能

无人驾驶车辆自身具有强烈的非线性、信号时延和参数不确定性，对它的控制还受到道路附着系数的变化、侧向风等外界因素影响。因此传统控制方法往往难以对其稳定和精确地控制。神经网络所具有的学习能力、自适应能力和近似非线性映射的能力，为解决车辆模型参数的不确定性、外界的扰动以及车辆自适应控制问题提供了有效的途径。针对上述几个方面，对近几年国内外学者将神经网络应用到无人驾驶车辆运动控制中所取得的成果与进展进行了归纳分类，分别介绍了应用情况并对优缺点进行评价。最后总结了神经网络在无人驾驶车辆运动控制中存在的主要问题，并展望了可能的发展方向

第一节现代政府公共行政能力问题的缘起 第二节现代政府宏观公共行政能力的内涵